近红外光谱无创血糖检测方法及其检测网络模型训练方法

摘要

本发明提供了一种近红外光谱无创血糖检测方法及其检测网络模型训练方法，通过先利用近红外光谱数据及其对应的有创血糖浓度数据训练获得多个人工神经网络，并优选其中两个人工神经网络为基本结构，在此基础上利用粒子群算法优化两个人工神经网络的权重系数得到检测网络模型，并利用权重系数调整检测网路模型中两个人工神经网络的贡献比例来克服单个个体每天生理规律的差异性和个体差异性；利用本发明所得的检测网络模型进行近红外光谱无创血糖检测时，只需要对待测个体对象进行人体血糖的近红外光谱数据采集，便能够得到近红外光谱无创血糖检测结果，利用该检测网络模型进行近红外光谱无创血糖检测具有较高检测精度，能够很好的满足临床应用需求。